Data reduction techniques in classification processes

Tesis doctoral de María Teresa Lozano Albalate

El trabajo presentado en esta tesis puede ser resumida en cuatro contribuciones. En primer lugar, dos algoritmos selectivos basados en el concepto de vecindad envolvente, los cuales obtienen mejores resultados que otros algoritmos presentados en la tesis, y mejores también que otros esquemas tradicionales. En segundo lugar, una técnica adaptativa basada en mezclas (mixtures) de gaussianas, la cual presenta mejores resultados en precisión de clasificación y reducción de tamaño que otros algoritmos adaptativos tradicionales, y similares a los del método lvq. En tercer lugar se muestra como se pueden utilizar otras reglas de clasificación, distintas al clasificador 1-nn, obteniendo incluso mejores resultados. Finalmente, tal y como se deduce de los experimentos llevados a cabo, en el caso de algunas bases de datos (como las utilizadas aquí) los algoritmos aquí presentados consiguen una ejecución de los procesos de clasificación en un tiempo menor que las técnicas de búsqueda eficiente.

 

Datos académicos de la tesis doctoral «Data reduction techniques in classification processes«

  • Título de la tesis:  Data reduction techniques in classification processes
  • Autor:  María Teresa Lozano Albalate
  • Universidad:  Jaume i de castellón
  • Fecha de lectura de la tesis:  25/07/2007

 

Dirección y tribunal

  • Director de la tesis
    • Filiberto Pla Bañon
  • Tribunal
    • Presidente del tribunal: José manuel Iñesta quereda
    • francesc josep Ferri rabasa (vocal)
    • p.w. Duin robert (vocal)
    • roberto Paredes palacios (vocal)

 

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